JP2021111420A - テキストエンティティの語義記述処理方法、装置及び機器 - Google Patents
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Abstract
Description
メインエンティティを含む複数のターゲットテキストを取得し、前記メインエンティティを記述する他の関連エンティティを各ターゲットテキストから抽出するステップと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するステップと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルに基づいて、異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離を計算するステップと、
異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離に基づいて異なるターゲットテキストが前記メインエンティティに対して記述する語義類似度を決定するステップと、を含む。
メインエンティティを含む複数のターゲットテキストを取得し、前記メインエンティティを記述する他の関連エンティティを各ターゲットテキストから抽出するように構成される抽出モジュールと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するように構成される取得モジュールと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルに基づいて、異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離を計算するように構成される生成モジュールと、
異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離に基づいて異なるターゲットテキストが前記メインエンティティに対して記述する語義類似度を決定するように構成される決定モジュールと、を含む。
本出願の第5の態様の実施例によるコンピュータプログラムは、前記コンピュータプログラムにおける命令が実行された場合に、第1の態様の実施例に記載のテキストエンティティの語義記述処理方法が実行される。
本出願の実施例によれば、コンピュータプログラムが提供される。当該コンピュータプログラムにおける命令が実行された場合に、上記テキストエンティティの語義記述処理方法が実行される。
Claims (13)
- テキストエンティティの語義記述処理方法であって、
メインエンティティを含む複数のターゲットテキストを取得し、前記メインエンティティを記述する他の関連エンティティを各ターゲットテキストから抽出するステップと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するステップと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルに基づいて、異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離を計算するステップと、
異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離に基づいて異なるターゲットテキストが前記メインエンティティに対して記述する語義類似度を決定するステップと、を含む、
ことを特徴とするテキストエンティティの語義記述処理方法。 - 前記メインエンティティを記述する他の関連エンティティを各ターゲットテキストから抽出するステップは、
各ターゲットテキストについて名前付きエンティティの認識を実行して、エンティティ候補集合を取得するステップと、
前記エンティティ候補集合のうち、前記ターゲットテキストにおける前記メインエンティティとの距離が予め設定された距離よりも小さいエンティティ候補を、前記メインエンティティを記述する他の関連エンティティとして取得するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するステップは、
前記ターゲットテキストにおける各文字の第1のベクトル表現を取得するステップと、
予めトレーニングされた変換モデルに基づいて前記第1のベクトル表現、前記メインエンティティ及び各関連エンティティに対して重み付け処理を実行して、ターゲットテキストにおける前記メインエンティティ及び各関連エンティティに関連付けられたテキストコンテンツの第2のベクトル表現を取得するステップと、
前記第2のベクトル表現に対してプーリング処理を実行して、前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを生成するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するステップは、
予めトレーニングされた関係抽出モデルに基づいてターゲットテキスト、前記メインエンティティ及び各関連エンティティを処理して、前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間の関係の確率分布を取得するステップと、
予めトレーニングされたマッピングモデルに基づいて前記確率分布をマッピングして、前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルに基づいて、異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離を計算するステップは、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを合計し、各ターゲットテキストにおけるメインエンティティに対応するメイン関係ベクトルを計算するステップと、
各ターゲットテキストにおけるメインエンティティに対応するメイン関係ベクトルに基づいて、異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離を計算するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - テキストエンティティの語義記述処理装置であって、
メインエンティティを含む複数のターゲットテキストを取得し、メインエンティティを記述する他の関連エンティティを各ターゲットテキストから抽出するように構成される抽出モジュールと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するように構成される取得モジュールと、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルに基づいて、異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離を計算するように構成される生成モジュールと、
異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離に基づいて異なるターゲットテキストが前記メインエンティティに対して記述する語義類似度を決定するように構成される決定モジュールと、を含む、
ことを特徴とするテキストエンティティの語義記述処理装置。 - 前記抽出モジュールは、具体的には、
各ターゲットテキストについて名前付きエンティティの認識を実行して、エンティティ候補集合を取得し、
前記エンティティ候補集合のうち、前記ターゲットテキストにおける前記メインエンティティとの距離が予め設定された距離よりも小さいエンティティ候補を、前記メインエンティティを記述する他の関連エンティティとして取得するように構成される、
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 前記取得モジュールは、具体的には、
前記ターゲットテキストにおける各文字の第1のベクトル表現を取得し、
予めトレーニングされた変換モデルに基づいて前記第1のベクトル表現、前記メインエンティティ及び各関連エンティティに対して重み付け処理を実行して、ターゲットテキストにおける前記メインエンティティ及び各関連エンティティに関連付けられたテキストコンテンツの第2のベクトル表現を取得し、
前記第2のベクトル表現に対してプーリング処理を実行して、前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを生成するように構成される、
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 前記取得モジュールは、具体的には、
予めトレーニングされた関係抽出モデルに基づいてターゲットテキスト、前記メインエンティティ及び各関連エンティティを処理して、前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間の関係の確率分布を取得し、
予めトレーニングされたマッピングモデルに基づいて前記確率分布をマッピングして、前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを取得するように構成される、
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 前記生成モジュールは、具体的には、
各ターゲットテキストにおける前記メインエンティティと各関連エンティティペアとの間のサブ関係ベクトルを合計し、各ターゲットテキストにおけるメインエンティティに対応するメイン関係ベクトルを計算し、
各ターゲットテキストにおけるメインエンティティに対応するメイン関係ベクトルに基づいて、異なるターゲットテキスト間の前記メインエンティティの類似度距離を計算するように構成される、
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 電子機器であって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信可能に接続されたメモリと、を含み、
前記メモリには前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令が前記少なくとも一つのプロセッサによって実行される場合、前記少なくとも一つのプロセッサが請求項1〜5のいずれかに記載のテキストエンティティの語義記述処理方法を実行する、
ことを特徴とする電子機器。 - コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに請求項1〜5のいずれかに記載のテキストエンティティの語義記述処理方法を実行させる、
ことを特徴とするコンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムにおける命令が実行された場合に、請求項1〜5のいずれかに記載のテキストエンティティの語義記述処理方法が実行される、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
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Families Citing this family (9)
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---|---|---|---|---|
CN113407610B (zh) * | 2021-06-30 | 2023-10-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 信息抽取方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
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CN114925210B (zh) * | 2022-03-21 | 2023-12-08 | 中国电信股份有限公司 | 知识图谱的构建方法、装置、介质及设备 |
US20230306203A1 (en) * | 2022-03-24 | 2023-09-28 | International Business Machines Corporation | Generating semantic vector representation of natural language data |
CN114970666B (zh) * | 2022-03-29 | 2023-08-29 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种口语处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN117010010B (zh) * | 2023-06-01 | 2024-02-13 | 湖南信安数字科技有限公司 | 一种基于区块链的多服务器协作高安全度存储方法 |
CN116894489B (zh) * | 2023-09-08 | 2023-11-17 | 北京睿企信息科技有限公司 | 一种文本生成方法、电子设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004246491A (ja) * | 2003-02-12 | 2004-09-02 | Mitsubishi Electric Corp | テキストマイニング装置及びテキストマイニングプログラム |
CN108829669A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-16 | 北京玄科技有限公司 | 支持极性区分和多义的词向量生成方法及装置 |
CN109582967A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-04-05 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 舆情摘要提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110245342A (zh) * | 2018-03-07 | 2019-09-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 文本匹配的方法、装置和存储介质 |
CN110287312A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-09-27 | 平安科技(深圳)有限公司 | 文本相似度的计算方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8112402B2 (en) * | 2007-02-26 | 2012-02-07 | Microsoft Corporation | Automatic disambiguation based on a reference resource |
US10289957B2 (en) * | 2014-12-30 | 2019-05-14 | Excalibur Ip, Llc | Method and system for entity linking |
US10643120B2 (en) * | 2016-11-15 | 2020-05-05 | International Business Machines Corporation | Joint learning of local and global features for entity linking via neural networks |
CN108280061B (zh) * | 2018-01-17 | 2021-10-26 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于歧义实体词的文本处理方法和装置 |
CN109933785B (zh) * | 2019-02-03 | 2023-06-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于实体关联的方法、装置、设备和介质 |
CN110188168B (zh) * | 2019-05-24 | 2021-09-03 | 北京邮电大学 | 语义关系识别方法和装置 |
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2020
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004246491A (ja) * | 2003-02-12 | 2004-09-02 | Mitsubishi Electric Corp | テキストマイニング装置及びテキストマイニングプログラム |
CN110245342A (zh) * | 2018-03-07 | 2019-09-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 文本匹配的方法、装置和存储介质 |
CN108829669A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-16 | 北京玄科技有限公司 | 支持极性区分和多义的词向量生成方法及装置 |
CN109582967A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-04-05 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 舆情摘要提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110287312A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-09-27 | 平安科技(深圳)有限公司 | 文本相似度的计算方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
石川 雅弘: "ブログテキストの分析に基づく語の意味の経時変化可視化の試み", インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング 第18回研究会研究発表予稿集, JPN6022012147, 4 March 2018 (2018-03-04), JP, pages 27 - 33, ISSN: 0004737792 * |
Also Published As
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